深入分析Flink的operator chain（算子链）机制

前言

这篇是昨晚没写完的，今晚补全发出来。

Flink算子链简介

“为什么我的Flink作业Web UI中只显示出了一个框，并且Records Sent和Records Received指标都是0？是我的程序写得有问题吗？”

笔者在Flink社区群里经常能看到类似这样的疑问。这种情况几乎都不是程序有问题，而是因为Flink的operator chain——即算子链机制导致的，即提交的作业的执行计划中，所有算子的并发实例（即sub-task）都因为满足特定条件而串成了整体来执行，自然就观察不到算子之间的数据流量了。

当然上述是一种特殊情况。我们更常见到的是只有部分算子得到了算子链机制的优化，如官方文档中出现过多次的下图所示，注意Source和map()算子。

算子链机制的好处是显而易见的：所有chain在一起的sub-task都会在同一个线程（即TaskManager的slot）中执行，能够减少不必要的数据交换、序列化和上下文切换，从而提高作业的执行效率。

铺垫了这么多，接下来就通过源码简单看看算子链产生的条件，以及它是如何在Flink Runtime中实现的。

逻辑计划中的算子链

对Flink Runtime稍有了解的看官应该知道，Flink作业的执行计划会用三层图结构来表示，即：

  • StreamGraph——原始逻辑执行计划
  • JobGraph——优化的逻辑执行计划（Web UI中看到的就是这个）
  • ExecutionGraph——物理执行计划

算子链是在优化逻辑计划时加入的，也就是由StreamGraph生成JobGraph的过程中。那么我们来到负责生成JobGraph的o.a.f.streaming.api.graph.StreamingJobGraphGenerator类，查看其核心方法createJobGraph()的源码。

private JobGraph createJobGraph() {
    // make sure that all vertices start immediately
    jobGraph.setScheduleMode(streamGraph.getScheduleMode());
    // Generate deterministic hashes for the nodes in order to identify them across
    // submission iff they didn't change.
    Map<Integer, byte[]> hashes = defaultStreamGraphHasher.traverseStreamGraphAndGenerateHashes(streamGraph);
    // Generate legacy version hashes for backwards compatibility
    List<Map<Integer, byte[]>> legacyHashes = new ArrayList<>(legacyStreamGraphHashers.size());
    for (StreamGraphHasher hasher : legacyStreamGraphHashers) {
        legacyHashes.add(hasher.traverseStreamGraphAndGenerateHashes(streamGraph));
    }
    Map<Integer, List<Tuple2<byte[], byte[]>>> chainedOperatorHashes = new HashMap<>();
    setChaining(hashes, legacyHashes, chainedOperatorHashes);

    setPhysicalEdges();
    // 略......

    return jobGraph;
}

可见，该方法会先计算出StreamGraph中各个节点的哈希码作为唯一标识，并创建一个空的Map结构保存即将被链在一起的算子的哈希码，然后调用setChaining()方法，如下源码所示。

private void setChaining(Map<Integer, byte[]> hashes, List<Map<Integer, byte[]>> legacyHashes, Map<Integer, List<Tuple2<byte[], byte[]>>> chainedOperatorHashes) {
    for (Integer sourceNodeId : streamGraph.getSourceIDs()) {
        createChain(sourceNodeId, sourceNodeId, hashes, legacyHashes, 0, chainedOperatorHashes);
    }
}

可见是逐个遍历StreamGraph中的Source节点，并调用createChain()方法。createChain()是逻辑计划层创建算子链的核心方法，完整源码如下，有点长。

private List<StreamEdge> createChain(
        Integer startNodeId,
        Integer currentNodeId,
        Map<Integer, byte[]> hashes,
        List<Map<Integer, byte[]>> legacyHashes,
        int chainIndex,
        Map<Integer, List<Tuple2<byte[], byte[]>>> chainedOperatorHashes) {
    if (!builtVertices.contains(startNodeId)) {
        List<StreamEdge> transitiveOutEdges = new ArrayList<StreamEdge>();
        List<StreamEdge> chainableOutputs = new ArrayList<StreamEdge>();
        List<StreamEdge> nonChainableOutputs = new ArrayList<StreamEdge>();

        StreamNode currentNode = streamGraph.getStreamNode(currentNodeId);
        for (StreamEdge outEdge : currentNode.getOutEdges()) {
            if (isChainable(outEdge, streamGraph)) {
                chainableOutputs.add(outEdge);
            } else {
                nonChainableOutputs.add(outEdge);
            }
        }

        for (StreamEdge chainable : chainableOutputs) {
            transitiveOutEdges.addAll(
                    createChain(startNodeId, chainable.getTargetId(), hashes, legacyHashes, chainIndex + 1, chainedOperatorHashes));
        }

        for (StreamEdge nonChainable : nonChainableOutputs) {
            transitiveOutEdges.add(nonChainable);
            createChain(nonChainable.getTargetId(), nonChainable.getTargetId(), hashes, legacyHashes, 0, chainedOperatorHashes);
        }

        List<Tuple2<byte[], byte[]>> operatorHashes =
            chainedOperatorHashes.computeIfAbsent(startNodeId, k -> new ArrayList<>());

        byte[] primaryHashBytes = hashes.get(currentNodeId);
        OperatorID currentOperatorId = new OperatorID(primaryHashBytes);

        for (Map<Integer, byte[]> legacyHash : legacyHashes) {
            operatorHashes.add(new Tuple2<>(primaryHashBytes, legacyHash.get(currentNodeId)));
        }

        chainedNames.put(currentNodeId, createChainedName(currentNodeId, chainableOutputs));
        chainedMinResources.put(currentNodeId, createChainedMinResources(currentNodeId, chainableOutputs));
        chainedPreferredResources.put(currentNodeId, createChainedPreferredResources(currentNodeId, chainableOutputs));

        if (currentNode.getInputFormat() != null) {
            getOrCreateFormatContainer(startNodeId).addInputFormat(currentOperatorId, currentNode.getInputFormat());
        }
        if (currentNode.getOutputFormat() != null) {
            getOrCreateFormatContainer(startNodeId).addOutputFormat(currentOperatorId, currentNode.getOutputFormat());
        }

        StreamConfig config = currentNodeId.equals(startNodeId)
                ? createJobVertex(startNodeId, hashes, legacyHashes, chainedOperatorHashes)
                : new StreamConfig(new Configuration());

        setVertexConfig(currentNodeId, config, chainableOutputs, nonChainableOutputs);

        if (currentNodeId.equals(startNodeId)) {
            config.setChainStart();
            config.setChainIndex(0);
            config.setOperatorName(streamGraph.getStreamNode(currentNodeId).getOperatorName());
            config.setOutEdgesInOrder(transitiveOutEdges);
            config.setOutEdges(streamGraph.getStreamNode(currentNodeId).getOutEdges());
            for (StreamEdge edge : transitiveOutEdges) {
                connect(startNodeId, edge);
            }
            config.setTransitiveChainedTaskConfigs(chainedConfigs.get(startNodeId));
        } else {
            chainedConfigs.computeIfAbsent(startNodeId, k -> new HashMap<Integer, StreamConfig>());
            config.setChainIndex(chainIndex);
            StreamNode node = streamGraph.getStreamNode(currentNodeId);
            config.setOperatorName(node.getOperatorName());
            chainedConfigs.get(startNodeId).put(currentNodeId, config);
        }

        config.setOperatorID(currentOperatorId);
        if (chainableOutputs.isEmpty()) {
            config.setChainEnd();
        }
        return transitiveOutEdges;
    } else {
        return new ArrayList<>();
    }
}

先解释一下方法开头创建的3个List结构：

  • transitiveOutEdges：当前算子链在JobGraph中的出边列表，同时也是createChain()方法的最终返回值；
  • chainableOutputs：当前能够链在一起的StreamGraph边列表；
  • nonChainableOutputs：当前不能够链在一起的StreamGraph边列表。

接下来，从Source开始遍历StreamGraph中当前节点的所有出边，调用isChainable()方法判断是否可以被链在一起（这个判断逻辑稍后会讲到）。可以链接的出边被放入chainableOutputs列表，否则放入nonChainableOutputs列表。

对于chainableOutputs中的边，就会以这些边的直接下游为起点，继续递归调用createChain()方法延展算子链。对于nonChainableOutputs中的边，由于当前算子链的延展已经到头，就会以这些“断点”为起点，继续递归调用createChain()方法试图创建新的算子链。也就是说，逻辑计划中整个创建算子链的过程都是递归的，亦即实际返回时，是从Sink端开始返回的。

然后要判断当前节点是不是算子链的起始节点。如果是，则调用createJobVertex()方法为算子链创建一个JobVertex（即JobGraph中的节点），也就形成了我们在Web UI中看到的JobGraph效果：

最后，还需要将各个节点的算子链数据写入各自的StreamConfig中，算子链的起始节点要额外保存下transitiveOutEdges。StreamConfig在后文的物理执行阶段会再次用到。

形成算子链的条件

来看看isChainable()方法的代码。

public static boolean isChainable(StreamEdge edge, StreamGraph streamGraph) {
    StreamNode upStreamVertex = streamGraph.getSourceVertex(edge);
    StreamNode downStreamVertex = streamGraph.getTargetVertex(edge);

    StreamOperatorFactory<?> headOperator = upStreamVertex.getOperatorFactory();
    StreamOperatorFactory<?> outOperator = downStreamVertex.getOperatorFactory();

    return downStreamVertex.getInEdges().size() == 1
            && outOperator != null
            && headOperator != null
            && upStreamVertex.isSameSlotSharingGroup(downStreamVertex)
            && outOperator.getChainingStrategy() == ChainingStrategy.ALWAYS
            && (headOperator.getChainingStrategy() == ChainingStrategy.HEAD ||
                headOperator.getChainingStrategy() == ChainingStrategy.ALWAYS)
            && (edge.getPartitioner() instanceof ForwardPartitioner)
            && edge.getShuffleMode() != ShuffleMode.BATCH
            && upStreamVertex.getParallelism() == downStreamVertex.getParallelism()
            && streamGraph.isChainingEnabled();
}

由此可得，上下游算子能够chain在一起的条件还是非常苛刻的（老生常谈了），列举如下：

  • 上下游算子实例处于同一个SlotSharingGroup中（之后再提）；
  • 下游算子的链接策略（ChainingStrategy）为ALWAYS——既可以与上游链接，也可以与下游链接。我们常见的map()、filter()等都属此类；
  • 上游算子的链接策略为HEAD或ALWAYS。HEAD策略表示只能与下游链接，这在正常情况下是Source算子的专属；
  • 两个算子间的物理分区逻辑是ForwardPartitioner，可参见之前写过的《聊聊Flink DataStream的八种物理分区逻辑》；
  • 两个算子间的shuffle方式不是批处理模式；
  • 上下游算子实例的并行度相同；
  • 没有禁用算子链。

禁用算子链

用户可以在一个算子上调用startNewChain()方法强制开始一个新的算子链，或者调用disableOperatorChaining()方法指定它不参与算子链。代码位于SingleOutputStreamOperator类中，都是通过改变算子的链接策略实现的。

@PublicEvolving
public SingleOutputStreamOperator<T> disableChaining() {
    return setChainingStrategy(ChainingStrategy.NEVER);
}

@PublicEvolving
public SingleOutputStreamOperator<T> startNewChain() {
    return setChainingStrategy(ChainingStrategy.HEAD);
}

如果要在整个运行时环境中禁用算子链，调用StreamExecutionEnvironment.disableOperatorChaining()方法即可。

物理计划中的算子链

在JobGraph转换成ExecutionGraph并交由TaskManager执行之后，会生成调度执行的基本任务单元——StreamTask，负责执行具体的StreamOperator逻辑。在StreamTask.invoke()方法中，初始化了状态后端、checkpoint存储和定时器服务之后，可以发现：

operatorChain = new OperatorChain<>(this, recordWriters);
headOperator = operatorChain.getHeadOperator();

构造出了一个OperatorChain实例，这就是算子链在实际执行时的形态。解释一下OperatorChain中的几个主要属性。

private final StreamOperator<?>[] allOperators;
private final RecordWriterOutput<?>[] streamOutputs;
private final WatermarkGaugeExposingOutput<StreamRecord<OUT>> chainEntryPoint;
private final OP headOperator;
  • headOperator：算子链的第一个算子，对应JobGraph中的算子链起始节点；
  • allOperators：算子链中的所有算子，倒序排列，即headOperator位于该数组的末尾；
  • streamOutputs：算子链的输出，可以有多个；
  • chainEntryPoint：算子链的“入口点”，它的含义将在后文说明。

由上可知，所有StreamTask都会创建OperatorChain。如果一个算子无法进入算子链，也会形成一个只有headOperator的单个算子的OperatorChain。

OperatorChain构造方法中的核心代码如下。

for (int i = 0; i < outEdgesInOrder.size(); i++) {
    StreamEdge outEdge = outEdgesInOrder.get(i);
    RecordWriterOutput<?> streamOutput = createStreamOutput(
        recordWriters.get(i),
        outEdge,
        chainedConfigs.get(outEdge.getSourceId()),
        containingTask.getEnvironment());
    this.streamOutputs[i] = streamOutput;
    streamOutputMap.put(outEdge, streamOutput);
}

// we create the chain of operators and grab the collector that leads into the chain
List<StreamOperator<?>> allOps = new ArrayList<>(chainedConfigs.size());
this.chainEntryPoint = createOutputCollector(
    containingTask,
    configuration,
    chainedConfigs,
    userCodeClassloader,
    streamOutputMap,
    allOps);

if (operatorFactory != null) {
    WatermarkGaugeExposingOutput<StreamRecord<OUT>> output = getChainEntryPoint();
    headOperator = operatorFactory.createStreamOperator(containingTask, configuration, output);
    headOperator.getMetricGroup().gauge(MetricNames.IO_CURRENT_OUTPUT_WATERMARK, output.getWatermarkGauge());
} else {
    headOperator = null;
}

// add head operator to end of chain
allOps.add(headOperator);
this.allOperators = allOps.toArray(new StreamOperator<?>[allOps.size()]);

首先会遍历算子链整体的所有出边，并调用createStreamOutput()方法创建对应的下游输出RecordWriterOutput。然后就会调用createOutputCollector()方法创建物理的算子链，并返回chainEntryPoint，这个方法比较重要，部分代码如下。

private <T> WatermarkGaugeExposingOutput<StreamRecord<T>> createOutputCollector(
        StreamTask<?, ?> containingTask,
        StreamConfig operatorConfig,
        Map<Integer, StreamConfig> chainedConfigs,
        ClassLoader userCodeClassloader,
        Map<StreamEdge, RecordWriterOutput<?>> streamOutputs,
        List<StreamOperator<?>> allOperators) {
    List<Tuple2<WatermarkGaugeExposingOutput<StreamRecord<T>>, StreamEdge>> allOutputs = new ArrayList<>(4);

    // create collectors for the network outputs
    for (StreamEdge outputEdge : operatorConfig.getNonChainedOutputs(userCodeClassloader)) {
        @SuppressWarnings("unchecked")
        RecordWriterOutput<T> output = (RecordWriterOutput<T>) streamOutputs.get(outputEdge);
        allOutputs.add(new Tuple2<>(output, outputEdge));
    }

    // Create collectors for the chained outputs
    for (StreamEdge outputEdge : operatorConfig.getChainedOutputs(userCodeClassloader)) {
        int outputId = outputEdge.getTargetId();
        StreamConfig chainedOpConfig = chainedConfigs.get(outputId);
        WatermarkGaugeExposingOutput<StreamRecord<T>> output = createChainedOperator(
            containingTask,
            chainedOpConfig,
            chainedConfigs,
            userCodeClassloader,
            streamOutputs,
            allOperators,
            outputEdge.getOutputTag());
        allOutputs.add(new Tuple2<>(output, outputEdge));
    }
    // 以下略......
}

该方法从上一节提到的StreamConfig中分别取出出边和链接边的数据，并创建各自的Output。出边的Output就是将数据发往算子链之外下游的RecordWriterOutput，而链接边的输出要靠createChainedOperator()方法。

private <IN, OUT> WatermarkGaugeExposingOutput<StreamRecord<IN>> createChainedOperator(
        StreamTask<?, ?> containingTask,
        StreamConfig operatorConfig,
        Map<Integer, StreamConfig> chainedConfigs,
        ClassLoader userCodeClassloader,
        Map<StreamEdge, RecordWriterOutput<?>> streamOutputs,
        List<StreamOperator<?>> allOperators,
        OutputTag<IN> outputTag) {
    // create the output that the operator writes to first. this may recursively create more operators
    WatermarkGaugeExposingOutput<StreamRecord<OUT>> chainedOperatorOutput = createOutputCollector(
        containingTask,
        operatorConfig,
        chainedConfigs,
        userCodeClassloader,
        streamOutputs,
        allOperators);

    // now create the operator and give it the output collector to write its output to
    StreamOperatorFactory<OUT> chainedOperatorFactory = operatorConfig.getStreamOperatorFactory(userCodeClassloader);
    OneInputStreamOperator<IN, OUT> chainedOperator = chainedOperatorFactory.createStreamOperator(
            containingTask, operatorConfig, chainedOperatorOutput);

    allOperators.add(chainedOperator);

    WatermarkGaugeExposingOutput<StreamRecord<IN>> currentOperatorOutput;
    if (containingTask.getExecutionConfig().isObjectReuseEnabled()) {
        currentOperatorOutput = new ChainingOutput<>(chainedOperator, this, outputTag);
    }
    else {
        TypeSerializer<IN> inSerializer = operatorConfig.getTypeSerializerIn1(userCodeClassloader);
        currentOperatorOutput = new CopyingChainingOutput<>(chainedOperator, inSerializer, outputTag, this);
    }

    // wrap watermark gauges since registered metrics must be unique
    chainedOperator.getMetricGroup().gauge(MetricNames.IO_CURRENT_INPUT_WATERMARK, currentOperatorOutput.getWatermarkGauge()::getValue);
    chainedOperator.getMetricGroup().gauge(MetricNames.IO_CURRENT_OUTPUT_WATERMARK, chainedOperatorOutput.getWatermarkGauge()::getValue);
    return currentOperatorOutput;
}

我们一眼就可以看到，这个方法递归调用了上述createOutputCollector()方法，与逻辑计划阶段类似，通过不断延伸Output来产生chainedOperator（即算子链中除了headOperator之外的算子），并逆序返回，这也是allOperators数组中的算子顺序为倒序的原因。

chainedOperator产生之后，将它们通过ChainingOutput连接起来，形成如下图所示的结构。

图片来自：http://wuchong.me/blog/2016/05/09/flink-internals-understanding-execution-resources/

最后来看看ChainingOutput.collect()方法是如何输出数据流的。

@Override
public void collect(StreamRecord<T> record) {
    if (this.outputTag != null) {
        // we are only responsible for emitting to the main input
        return;
    }
    pushToOperator(record);
}

@Override
public <X> void collect(OutputTag<X> outputTag, StreamRecord<X> record) {
    if (this.outputTag == null || !this.outputTag.equals(outputTag)) {
        // we are only responsible for emitting to the side-output specified by our
        // OutputTag.
        return;
    }
    pushToOperator(record);
}

protected <X> void pushToOperator(StreamRecord<X> record) {
    try {
        // we know that the given outputTag matches our OutputTag so the record
        // must be of the type that our operator expects.
        @SuppressWarnings("unchecked")
        StreamRecord<T> castRecord = (StreamRecord<T>) record;
        numRecordsIn.inc();
        operator.setKeyContextElement1(castRecord);
        operator.processElement(castRecord);
    }
    catch (Exception e) {
        throw new ExceptionInChainedOperatorException(e);
    }
}

可见是通过调用链接算子的processElement()方法，直接将数据推给下游处理了。也就是说，OperatorChain完全可以看做一个由headOperator和streamOutputs组成的单个算子，其内部的chainedOperator和ChainingOutput都像是被黑盒遮蔽，同时没有引入任何overhead。

打通了算子链在执行层的逻辑，看官应该会明白chainEntryPoint的含义了。由于它位于递归返回的终点，所以它就是流入算子链的起始Output，即上图中指向headOperator的RecordWriterOutput。

The End

上半年过去了，希望下半年能够多些好事发生。

民那晚安。

最后编辑于 ：
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 人面猴
    序言：七十年代末，一起剥皮案震惊了整个滨河市，随后出现的几起案子，更是在滨河造成了极大的恐慌，老刑警刘岩，带你破解...
    沈念sama阅读 158,560评论 4赞 361
  • 死咒
    序言：滨河连续发生了三起死亡事件，死亡现场离奇诡异，居然都是意外死亡，警方通过查阅死者的电脑和手机，发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,104评论 1赞 291
  • 救了他两次的神仙让他今天三更去死
    文/潘晓璐 我一进店门，熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来，“玉大人，你说我怎么就摊上这事。” “怎么了？”我有些...
    开封第一讲书人阅读 108,297评论 0赞 243
  • 道士缉凶录：失踪的卖姜人
    文/不坏的土叔 我叫张陵，是天一观的道长。 经常有香客问我，道长，这世上最难降的妖魔是什么？ 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 43,869评论 0赞 204
  • 港岛之恋（遗憾婚礼）
    正文 为了忘掉前任，我火速办了婚礼，结果婚礼上，老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己，他们只是感情好，可当我...
    茶点故事阅读 52,275评论 3赞 287
  • 恶毒庶女顶嫁案：这布局不是一般人想出来的
    文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着，像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上，一...
    开封第一讲书人阅读 40,563评论 1赞 216
  • 城市分裂传说
    那天，我揣着相机与录音，去河边找鬼。 笑死，一个胖子当着我的面吹牛，可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播，决...
    沈念sama阅读 31,833评论 2赞 312
  • 双鸳鸯连环套：你想象不到人心有多黑
    文/苍兰香墨 我猛地睁开眼，长吁一口气：“原来是场噩梦啊……” “哼！你这毒妇竟也来了？” 一声冷哼从身侧响起，我...
    开封第一讲书人阅读 30,543评论 0赞 197
  • 万荣杀人案实录
    序言：老挝万荣一对情侣失踪，失踪者是张志新（化名）和其女友刘颖，没想到半个月后，有当地人在树林里发现了一具尸体，经...
    沈念sama阅读 34,245评论 1赞 241
  • 护林员之死
    正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡，尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,512评论 2赞 244
  • 白月光启示录
    正文 我和宋清朗相恋三年，在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 32,011评论 1赞 258
  • 活死人
    序言：一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡，死状恐怖，灵堂内的尸体忽然破棺而出，到底是诈尸还是另有隐情，我是刑警宁泽，带...
    沈念sama阅读 28,359评论 2赞 253
  • 日本核电站爆炸内幕
    正文 年R本政府宣布，位于F岛的核电站，受9级特大地震影响，放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜，却给世界环境...
    茶点故事阅读 33,006评论 3赞 235
  • 男人毒药：我在死后第九天来索命
    文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹，春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,062评论 0赞 8
  • 一桩弑父案，背后竟有这般阴谋
    文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至，却和暖如春，着一层夹袄步出监牢的瞬间，已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,825评论 0赞 194
  • 情欲美人皮
    我被黑心中介骗来泰国打工， 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留，地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,590评论 2赞 273
  • 代替公主和亲
    正文 我出身青楼，却偏偏与公主长得像，于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子，可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,501评论 2赞 268